前言

早在2017年的时候，出于业余兴趣，我就开始研究关于Python移植到Android上的实现方案，我一直希望能实现Android与Python的混合编程，并为此写了一系列博客，我希望借助JNI技术，实现Java与Python的交互。或许是出于上班忙，时间少，精力有限，人的惰性等等原因，一直没有实现一套框架，降低Android与Python混编的难度，做到尽可能封装C语言代码，让使用者无需掌握NDK开发，C语言编程等。原理是早已走通了，剩下的就是苦力活，写C代码，写JNI代码，对接口一一封装。

现在终于不用遗憾了，因为已经有人做了我一直想做的事，而且是以我想要的思路。我一直关注着Android与Python混合编程的信息，当我看到Chaquopy框架时，真的难掩的开心，比我自己实现的还要开心！

如果有人想探寻Android与Python的混编的原理与实现，那我之前写的博客还能派上一点用场

Chaquopy是什么？

简单的直观的解释，它是在Android Studio中基于Gradle的构建系统实现的一个插件。它可以帮助我们用最简便的方式实现Android技术与Python混合编程。甚至对于Python的忠实拥趸来说，可以完全使用Python语言开发一个apk，基本不用写Java代码。

实际上Chaquopy并不仅仅是一个插件那么简单，它是一套框架。gradle插件这部分只是用来打包apk的而已

基础用法-快速入门

首先使用Android studio创建一个hello工程，快速编写代码感受一下

请先确保你当前电脑上的Python环境可用，Chaquopy是根据当前电脑上的Python版本来选择集成对应的版本解释器到apk中的。如你的电脑上有多个Python版本，可通过配置明确指定对应的版本

defaultConfig {
    python {
        buildPython "C:/Python36/python.exe"
    }
}

配置依赖

工程根目录下的 build.gradle

buildscript {
    repositories {
        google()
        jcenter()
        // 设置仓库
        maven { url "https://chaquo.com/maven" }
    }
    dependencies {
        classpath 'com.android.tools.build:gradle:3.3.1'
        // 导入Chaquopy框架的包
        classpath "com.chaquo.python:gradle:6.3.0"
    }
}

app模块下的 build.gradle

apply plugin: 'com.android.application'
// 应用插件
apply plugin: 'com.chaquo.python'

android {
    compileSdkVersion 28
    defaultConfig {
        applicationId "org.hello"
        minSdkVersion 16
        targetSdkVersion 28
        versionCode 1
        versionName "1.0"

        // 指定abi，如需在模拟器调试，增加"x86"，否则指定"armeabi-v7a"即可
        ndk {
            abiFilters "armeabi-v7a", "x86"
        }
    }
    buildTypes {}
}

dependencies {
    implementation fileTree(dir: 'libs', include: ['*.jar'])
    implementation 'com.android.support:appcompat-v7:28.0.0'
    implementation 'com.android.support.constraint:constraint-layout:1.1.3'
}

配置完成后，同步一下gradle，网络状况不良可能会失败，多同步几次，亲测无需代理，同步成功后，所需的依赖就准备好了

编写代码

同步成功后，在工程中的main目录下会生成python文件夹，如未生成，手动生成一个即可，该目录即用来存放我们自己编写的python代码

Python代码

在python文件夹中创建hello.py

from java import jclass

def greet(name):
    print("--- hello,%s ---" % name)

def add(a,b):
    return a + b

def sub(count,a=0,b=0,c=0):
    return count - a - b -c

def get_list(a,b,c,d):
    return [a,b,c,d]

def print_list(data):
    print(type(data))
    # 遍历Java的ArrayList对象
    for i in range(data.size()):
        print(data.get(i))

# python调用Java类 
def get_java_bean():
    JavaBean = jclass("org.hello.JavaBean")
    jb = JavaBean("python")
    jb.setData("json")
    jb.setData("xml")
    jb.setData("xhtml")
    return jb

Java代码

MainActivity.java

package org.hello;

import android.support.v7.app.AppCompatActivity;
import android.os.Bundle;
import android.util.Log;
import com.chaquo.python.Kwarg;
import com.chaquo.python.PyObject;
import com.chaquo.python.android.AndroidPlatform;
import com.chaquo.python.Python;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class MainActivity extends AppCompatActivity {
    static final String TAG = "PythonOnAndroid";
    @Override
    protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
        super.onCreate(savedInstanceState);
        setContentView(R.layout.activity_main);
        initPython();
        callPythonCode();
    }
    // 初始化Python环境
    void initPython(){
        if (! Python.isStarted()) {
            Python.start(new AndroidPlatform(this));
        }
    }
    // 调用python代码
    void callPythonCode(){
        Python py = Python.getInstance();
        // 调用hello.py模块中的greet函数，并传一个参数
        // 等价用法：py.getModule("hello").get("greet").call("Android");
        py.getModule("hello").callAttr("greet", "Android");
        
        // 调用python内建函数help()，输出了帮助信息
        py.getBuiltins().get("help").call();

        PyObject obj1 = py.getModule("hello").callAttr("add", 2,3);
        // 将Python返回值换为Java中的Integer类型
        Integer sum = obj1.toJava(Integer.class);
        Log.d(TAG,"add = "+sum.toString());
        
        // 调用python函数，命名式传参，等同 sub(10,b=1,c=3)
        PyObject obj2 = py.getModule("hello").callAttr("sub", 10,new Kwarg("b", 1), new Kwarg("c", 3));
        Integer result = obj2.toJava(Integer.class);
        Log.d(TAG,"sub = "+result.toString());
        
        // 调用Python函数，将返回的Python中的list转为Java的list
        PyObject obj3 = py.getModule("hello").callAttr("get_list", 10,"xx",5.6,'c');
        List<PyObject> pyList = obj3.asList();
        Log.d(TAG,"get_list = "+pyList.toString());
        
        // 将Java的ArrayList对象传入Python中使用
        List<PyObject> params = new ArrayList<PyObject>();
        params.add(PyObject.fromJava("alex"));
        params.add(PyObject.fromJava("bruce"));
        py.getModule("hello").callAttr("print_list", params);
  
        // Python中调用Java类
        PyObject obj4 = py.getModule("hello").callAttr("get_java_bean");
        JavaBean data = obj4.toJava(JavaBean.class);
        data.print();
    }
}

准备一个类，让Python返调Java类

package org.hello;

import android.util.Log;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class JavaBean {
    private String name;
    private List<String> data;

    public JavaBean(String n){
        this.name = n;
        data = new ArrayList<String>();
    }

    public void setData(String el){
        this.data.add(el);
    }

    public void print(){
        for (String it: data) {
            Log.d("Java Bean - "+this.name,it);
        }
    }
}

小结：

Python没有方法重载，通常一个函数会声明很多参数，注意使用Kwarg类进行命名式传参
注意对象转换，PyObject类是桥梁，fromJava函数将一个Java对象转换为相应的Python对象，toJava函数正好相反，将Python中的对象转换成Java中的对象
以上未演示map用法，实际上与List类似，对应Python中的字典对象，PyObject提供了asMap方法

进阶用法

生成静态代理

我们可以使用Python类来扩展Java，实质上就是编写Python类后，使用工具自动生成对应的Java类

在gradle中进行配置python模块

defaultConfig {
        python {
            staticProxy "test_class"
        }
}

在Python目录中创建test_class.py

from android.os import Bundle
from android.support.v7.app import AppCompatActivity
from com.chaquo.python.hello import R
from java import jvoid, Override, static_proxy,jint,method


class MainActivityEx(static_proxy(AppCompatActivity)):

    @Override(jvoid, [Bundle])
    def onCreate(self, state):
        AppCompatActivity.onCreate(self, state)
        self.setContentView(R.layout.activity_main)

    

	'''
	    要想Java类生成对应方法，必须使用该装饰器，指定返回值和参数类型
	'''
    @method(jint, [jint])
    def func(self,num):
        return 1 + num

Make工程之后会生成对应的Java代码。注意，生成的代码并不在src下，在方法中引用一下MainActivityEx，并自动导包后，可点进去查看生成的源码

// Generated at 2019-08-31T12:29:18Z with the command line:
// --path D:\workspace\flutter_space\flutter_web\hello\app\build\generated\python\sources\debug;D:\workspace\flutter_space\flutter_web\hello\app\build\generated\python\requirements\debug/common --java D:\workspace\flutter_space\flutter_web\hello\app\build\generated\python\proxies\debug test_class

package test_class;

import com.chaquo.python.*;
import java.lang.reflect.*;
import static com.chaquo.python.PyObject._chaquopyCall;

@SuppressWarnings("deprecation")
public class MainActivityEx extends android.support.v7.app.AppCompatActivity implements StaticProxy {
    static {
        Python.getInstance().getModule("test_class").get("MainActivityEx");
    }
    
    public MainActivityEx() {
        PyObject result;
        result = _chaquopyCall(this, "__init__");
        if (result != null) result.toJava(void.class);
    }
    
    @Override public void onCreate(android.os.Bundle arg0) {
        PyObject result;
        result = _chaquopyCall(this, "onCreate", arg0);
        if (result != null) result.toJava(void.class);
    }
    
    public int func(int arg0) {
        PyObject result;
        result = _chaquopyCall(this, "func", arg0);
        return result.toJava(int.class);
    }

    // 省略......
}

注意，要使用静态代理生成器，Python中的类必须使用static_proxy方法进行包装，如需生成方法，还需要使用相关的Python装饰器，详细用法见Static proxy文档

静态代理可同时配置多个

defaultConfig {
        python {
           staticProxy(
           "chaquopy.test.static_proxy.basic",
            "chaquopy.test.static_proxy.header",
           "chaquopy.test.static_proxy.method"
           )
        }
}

第三方库引入

Chaquopy支持90%的纯Python源码的第三方库，如BeautifulSoup等，当然，Python很多知名库都是C/C++语言写的，使用Python包装一层而已，例如numpy、pillow、scikit-learn等等，像这样的二进制包，Chaquopy框架也支持一部分，这就相当难得了，实际上，Python移植到安卓平台，最难搞的就是第三方库的移植。想查看Chaquopy支持哪些包含二进制包的Python库，请点击Chaquopy pypi

增加gradle配置

defaultConfig {
    python {
        // ......
        pip {
            install "Beautifulsoup4"
            install "requests"
            install "numpy"
        }
    }
}

再hello.py中增加代码

from bs4 import BeautifulSoup
import requests
import numpy as np

# ...省略...

# 爬取网页并解析
def get_http():
    r = requests.get("https://www.baidu.com/")
    r.encoding ='utf-8'
    bsObj = BeautifulSoup(r.text,"html.parser")
    for node in bsObj.findAll("a"):
        print("---**--- ", node.text)
        
# 使用numpy
def print_numpy():
    y = np.zeros((5,), dtype = np.int)
    print(y)

MainActivity.java增加调用代码

    void callPythonCode(){
        // ......省略
        py.getModule("hello").callAttr("get_http");
        py.getModule("hello").callAttr("print_numpy");
    }

使用了网络，还需增加网络权限

<uses-permission android:name="android.permission.INTERNET"/>

完全使用Python开发

前面说过了，Chaquopy框架可以完全使用Python语言编写apk，并且开发者还提供了一个模板工程

整个工程的main目录下只有一个Python目录，没有java目录，这实际上就是我们之前说的静态代理，并不是没有Java代码，只是根据Python代码自动生成对应的Java代码

from android.os import Bundle
from android.support.v7.app import AppCompatActivity
from com.chaquo.python.hello import R
from java import jvoid, Override, static_proxy


class MainActivity(static_proxy(AppCompatActivity)):

    @Override(jvoid, [Bundle])
    def onCreate(self, state):
        AppCompatActivity.onCreate(self, state)
        self.setContentView(R.layout.activity_main)

原理解析

Chaquopy框架并未开源，因此只能通过反编译apk来探究其实现原理

查看AndroidPlatform.class源码，有如下方法

  private void loadNativeLibs() {
    System.loadLibrary("crystax");
    System.loadLibrary("crypto_chaquopy");
    System.loadLibrary("ssl_chaquopy");
    System.loadLibrary("sqlite3");
    System.loadLibrary("python" + Common.PYTHON_SUFFIX);
    System.loadLibrary("chaquopy_java");
  }

当我看到crystax.so的加载代码时，立刻明白了其实现原理，它使用的是crystax版本的ndk工具链，继续查看反编译的资源结构验证猜想

由其资源结构，基本可知其实现方案，几乎与我之前研究并写的一些博客吻合，该框架的实现方式，基本与我的想法不谋而合，也是我推崇的实现方案。

简单说就是以android的JNI技术为桥梁，JNI技术解决了Java与C/C++混合编程的问题，而Python官方解释器则是纯C语言实现的，名为CPython解释器，在Android上，Python解释器就是一个so动态库。JNI接口使得C语言能反射Java的类与方法，而Python运行在C语言之上，那么Python也就具备了调用Java的能力。整个过程就是Java调用C语言代码，C再调用CPython解释器从而执行Python代码；Python调用CPython解释器，CPython调用C语言代码，C语言代码再反射Java代码，完成一次反调。这之间，粘合Java与CPython解释器的一段C语言代码，也就是Chaquopy框架干的事，不出所料它应该就是libchaquopy_java.so

还有一点值得说说，看过Python解释器源码的应该知道，PyObject是CPyhton解释器中一切对象的超类，当然，在C语言中它是一个结构体，CPython 提供的C语言API，基本上也就是将C语言结构体转换为PyObject实现与Python代码的交互，Python调用C也一样，而Chaquopy框架在处理Java与Python交互时，很巧妙的使用Java实现一个PyObject类，我的理解，它实际上就是将CPython解释器中的PyObject映射到了一个Java类，通过操作这个类实现交互，很有一点前端里所谓虚拟DOM的意思。

更多深入的具体的细节，请直接查看上面给出的我之前写的博客。

文档

这篇文章仅作为一篇开胃菜，更多详细的具体的用法，还是需要查看Chaquopy的文档的，查看文档也是程序员的基本素养了

如果想学习调用Python解释器，这里还有编译好的各个平台版本的Python解释器

android上的python解释器

缺陷

多线程 Chaquopy是线程安全的。但是，因为它基于CPython（Python参考实现），所以它受到CPython的全局解释器锁（GIL）的限制。这意味着尽管Python代码可以在任意数量的线程上运行，但在任何给定时刻只会执行其中一个线程。

内存管理如果Python对象引用直接或间接引用原始Python对象的Java对象，则可以创建跨语言引用循环。任何一种语言的垃圾收集器都无法检测到这样的循环。避免内存泄漏。要么在循环中的某处使用弱引用，要么在不再需要时手动中断循环。

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